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android 股票K线图

现在在手上的是一个证券资讯类型的app，其中有涉及到股票行情界面，行情中有K线图等，看到网上很多人在求这方面的资料，所以我特地写了一个demo在此处给大家分享一下。 下面是做出来的效果图： ? ? 背景图是利用canvas先画出一个矩形，然后再画几根虚线，均线图是通过path来绘制的，总之图的绘制是很简单的，我就不在这里作介绍了，大家可以去github下载源码看看。 我再这里要介绍的是计算问题： 大家可以看到分时图、日K、月K的左边的成交价格都是不一样的，而我们的k线都是通过这个价格来绘制的，也就是说价格是时刻变动，那么我们的k线绘制也是变动的。 所以我们可以通过背景图的高度来计算某个价格的线图应该从哪个地方开始画。我们可以计算出一个像素点对应多少个价格，分析图如下： ?

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Qt官方示例-K线图

使用Qt的QCandlestickSeries类实现K线图绘制。 ? 0x01 创建K线图 QCandlestickSeries *acmeSeries = new QCandlestickSeries(); acmeSeries->setName("Acme Ltd") addSeries(acmeSeries); chart->setTitle("Acme Ltd Historical Data (July 2015)"); 0x02 使用QCandlestickSet添加K线图数据项 QCandlestickSet *set = dataReader.readCandlestickSet(); if (set) { acmeSeries->append(set); 0x03 K线图的几点要素 使用图片方式表达K线图的几点要素： ? 0x04 关于更多 在QtCreator软件可以找到： ?

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    Tkinter绘制股票K线图

    今天我们就在这个基础上，在 Tkinter 程序中绘制 K 线图，一起来看看吧 子窗口 我们今天的整体代码还是基于上次的 Tkinter 股票程序，在主类 MainCreator 下面创建一个函数 create_subwindow def create_subwindow(self): t = ttk.Toplevel() t.wm_title("K线图") sub_window self.stock_graphics.pack(expand=1, fill=tix.BOTH, anchor=tix.CENTER) 主要还是分三个区域，日期选择区域，股票文件选择区域以及K线图展示区域 最后我们看看绘制K线图的代码 def go(self): code_name = self.cbo.get() start_date = self.de_start.entry.get _tkcanvas.pack(side=BOTTOM, fill=BOTH, expand=1) 我们通过 Matplotlib + mplfinance 来绘制K线图 首先是通过 Pandas 来处理数据

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    pyecharts-3-绘制K线图

    pyecharts-3-绘制K线图 本文中记录一次利用pyecharts绘制K线图。最近从朋友那边获取到一组关于stock的数据，于是抽空画了一下K线图，熟悉pyecharts中K线图的画法 ? 据传K线为日本江户时代的白米商人本间宗久所发明，用来记录每日的米市行情，研析期货市场。日语中K线称为“蜡烛足（日语：ローソク足）”。 title_opts=opts.TitleOpts(title="Kline-DataZoom-inside"), ) .render("kline_datazoom_inside.html 时间转化 在pyecharts中绘制K线图的时候，时间格式使用的是年-月-日的格式，所以需要先对上面的数据进行处理。 000001-demo 以深证的000001股票为例绘制K线图，下图为数据量： ?

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    洞悉股市，从绘制K线图开始！

    对股票一窍不通的我也在此情此景进行了一波学习充电，股市的变化瞬息万千，有一种图可以用来清晰地反应一段时间内股市的变化情况，它就是K线图。 今天我们用Python基于两种不同的方式来绘制K线图，它们都是Python可视化的好帮手——Matplotlib、Pyecharts。 由于用这种方法绘制出来的图表形状颇似一根根蜡烛，加上这些蜡烛有黑白之分，因而也叫阴阳线图表。 ? K线图由周期内的开盘价、最高价、最低价以及收盘价绘制而成。 这便是K线图绘制的原理，而Matplotlib、Pyecharts都已经给我们写好了绘制K线图的方法，我们仅需调用这些方法。 "), ) ) c.render("k-line.html") 另外，我们还可以设置伸缩坐标轴，便于放大缩小观察k线图。

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    markdown转html插件

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    【带着canvas去流浪（5）】绘制K线图

    任务说明 使用原生canvasAPI绘制K线图。（截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)。 ? 二. 重点提示 K线图最常见的是在金融市场，尤其是股市中，它的绘制算法和表达的意思是直接相关的： 一般一个数据点包含开盘价,收盘价,当日最高价,当日最低价4个数据点。 了解了上述基本知识，K线图的绘制和折线图其实并没有太大区别，按部就班去绘制就好了。 transCoord(data[i][1]) , 10, transCoord(data[i][0]) - transCoord(data[i][1])); } } } //根据K线图的数据中开盘价和收盘价计算绘图颜色

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    厉害了，股票K线图还能这么画！

    发现大家还是最喜欢股票基金话题呀~ 那说到股票基金就不得不提——K线图！ 那小五今天就带大家? 用python来轻松绘制高颜值的K线图? 获取股票交易数据 巧妇难为无米之炊，做可视化也离不开数据。 df = df.iloc[-20:,0:5] 这样就只筛选了开盘价、最高价、最低价、收盘价以及交易量的近期数据，下面开始用python制作高颜值的K线图。 绘制K线图 K线图，又称蜡烛图。 通常包含四个数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价，所有的k线都是围绕这四个数据展开，从而反映大势的状况和价格信息。如果把每日的K线图放在一张纸上，就能得到日K线图，同样也可画出周K线图、月K线图。 目前看其他文章制作K线图时，通常都是以pyecharts为主。但今天小五想给大家安利一个库——mplfinance。 以上就是小五分享给大家的小技巧了，快来一起用python来轻松绘制高颜值的K线图吧！?

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    用 pandas + matplotlib 绘制精美的K线图

    在使用 Python 进行金融数据分析时，绘制 K线图 是很常见的需求。 幸运的是在 matplotlib 中提供接口（matplotlib.finance）直接绘制K线，现在 matplotlib.finance 已经独立成库 mplfinance，更方便的让我们使用。 本文就将介绍如何使用 mplfinance 快速绘制专业的K线图，文末也有完整的数据与源码下载。

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    python 用mpl_finance画k线图

    , datetime.datetime(2019, 1, 1)) print(df_stockload.info()) # 替换 import matplotlib.finance as mpf 画k线图 =0.20, right=0.94, top=0.90, wspace=0.2, hspace=0) # 创建子图 graph_KAV = fig.add_subplot(1, 1, 1) # 画k线 """ # 另一种绘制K线方法candlestick_ochl(ax, quotes, width=0.2, colorup='r', colordown='g', alpha=1.0)的主要参数如下 方法生成数据列表 mpf.candlestick_ochl(graph_KAV, ohlc, width=0.2, colorup='r', colordown='g', alpha=1.0)#绘制K线走势 """ # 绘制移动平均线图 # pd.rolling_mean(df_stockload.Close,window=20) df_stockload['Ma20'] = df_stockload.Close.rolling

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    如何用Python的pyecharts库绘制K线图

    01 K线图 ? 一、概念 股市及期货市场中的K线图的画法包含四个数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价，所有的K线都是围绕这四个数据展开，反映大势的状况和价格信息。 如果把每日的K线图放在一张纸上，就能得到日K线图，同样也可画出周K线图、月K线图。 研究金融的小伙伴肯定比较熟悉这个，那么我们看起来比较复杂的K线图，又是这样画出来的，本文我们将一起探索K线图的魅力与神奇之处吧！ 二、用处 K线图用处于股票分析，作为数据分析，以后的进入大数据肯定是一个趋势和热潮，K线图的专业知识，说实话肯定比较的复杂，这里就不做过多的展示了，有兴趣的小伙伴去问问百度小哥哥哟！ 02 K线图系列模板 一、最简单的K线图绘制 第一个K线图绘制，来看看需要哪些参数吧，数据集都有四个必要的哟！

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    量化交易初步（1）——K线图里的秘密

    18.1 K线图里的秘密 炒过股票或者进行黄金、外汇交易的读者朋友应该对K线图不会陌生。这是一种以表示周期内报价波动信息的图形，由于形状像蜡烛所以也叫蜡烛图。 图1-1 K线图（EURUSD，5分钟） 以上图为例，这是一张欧元兑美元的报价K线图，每一柱蜡烛都表示一个5分钟内的数据情况。 这个表就是这样一个含义了，在股票和其它期货市场中这个表的信息是完全透明的，但是在外汇散户的交易环境中是看不到这样一个表的，只能通过K线图上的成交价来看报价。 只要买入的量足够大这个价格会一直上涨，你看到的EUR/USD的K线图会呈现上涨的趋势。相反则这个成交价格会不断下跌，EUR/USD的K线图会呈现下跌的趋势。

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    html，js,css轮播插件

    html，js,css轮播插件 2016-9-9 今天帮一人写了个简单的轮播，工作不紧张，就顺便传上来分享给大家吧。源码，带部分注释。。。 //html <! DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <link rel <script> $(function(){ Carousel.init($(".carouselBody")); }); </script> </body> </html

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    k3cloud单据插件

    调用方传递CustomParameter方法如下：C#BillOpenParameter billParam = new BillOpenParameter();billParam.FormId = K3 插件BeforeSave可以在保存前对单据数据进行处理。通常处理有两个： 数据校验； 计算和更新数据；在BOS平台当客户端发起请求，到web服务器后，领域模型框架调用运行时，加载插件运行。 而插件中调用服务也是先向服务框架请求服务。通常应用都是在业务保存前进行数据校验，校验通过后，调用保存服务保存，在大多数系统中都是这样应用。 为此，BOS平台在操作上提供了校验服务，这样在系统内部通过插件调用服务前会自动执行校验服务。而外部系统访问的是BOS操作发布的服务本身也带有校验。 因此建议将数据校验按业务逻辑分开成两类，一类是界面输入校验，如字符、数字类型、格式化和表达式校验等，可以在插件保存前进行校验；而数据业务的校验，如库存校验信用检查等，通过校验服务校验。

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    用Python绘制专业的K线图【含源代码】

    用Python绘制专业的K线图【含源代码】 图1.png 使用Python绘制一幅专业的K线图，是量化投资和金融数据分析的必备功课。 下面我将从K线图简介、数据获取、K线图绘制及成交量绘制等方面，结合源代码，一步步实现专业K线图的绘制。 K线图简介 K线图又被成为“蜡烛图”、“阴阳线”等，它在视觉效果上可以很清晰得凸显出市场多空形势，K线图成为大家查看行情数据以及各式量化分析不可或缺的一环。 在K线图常见的时间跨度分钟、日、周以及月。 K线由高开低收四个价格绘制而成。 ，添加成交量 K线图中，除了K线数据，一般还配有成交量数据。

    1.7K00

    eclipse集成html5插件

    使用Aptana的编辑器打开js和html文件eclipse-jee中有自己的默认html和js编辑器，必须用Aptana的编辑器打开才会出现JavaScript提示，右击文件选择Open With->

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    Html5上传插件封装

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    div内部有3个标签 第一个是上传，第二个是上传进度,第三个为了上传的预览 2.封装上传插件 document.createElement("img"); img.file = file; doms.thumb.html percentComplete = Math.round(evt.loaded * 100 / evt.total); doms.progress.html alert(returnModel.msg); $(".upload-progress").html / <returns></returns> public ActionResult SavePhoto() { //fileName要和视图的插件参数一致

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    基于 HTML5 的电力接线图 SCADA 应用

    供水管网等工业自动化领域 Web SCADA 的概念已经提出了多年，早些年的 Web SCADA 前端技术大部分还是基于 Flex、Silverlight 甚至 Applet 这样的重客户端方案，在 HTML5 近些年随着 HTML5 的流行，加上移动终端以及浏览器对 HTML5 支持的普及，越来越多新项目开始采用纯 HTML5 的方案，更具体的应该说是大数据量应用性能高于 SVG 的 Canvas 方案，已经逐渐成为当今 想了解所有的 func 的使用可以参考这个例子http://www.hightopo.com/guide/guide/core/databinding/examples/example_piebinding.html

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